Delta lake is built on tables, which provide a relational storage abstraction over files in a data lake. Creating a Delta Lake table from a dataframe One of the easiest ways to create a Delta Lake table is to save a dataframe in thedeltaformat, specifying a path where the data files and...
在结果中查看第九行Location属性的data_type,它是以/Files/external_products结尾的湖屋的OneLake存储路径,所以外部表的数据文件是存储在Files文件夹中 添加另一个代码单元格并运行以下代码 %%sql DROP TABLE managed_products; DROP TABLE external_products; 运行该命令之后,刷新Tables文件夹,验证两个表均被删除 再...
创建表:在Delta Lake中,可以通过使用CREATE TABLE语句来创建表。创建表时需要指定表的名称、模式(即表的列和数据类型)以及存储位置等信息。Delta Lake支持多种数据格式,包括Parquet、CSV、JSON等。 数据模式:数据模式是指表中的列和数据类型。在Delta Lake中,可以通过指定列名和数据类型来定义数据模式。数据模式可以帮...
如果您已添加DeltaLake组件,则可以直接执行streaming-sql命令。如果集群内没有默认配置,您可以通过以下配置来使用Delta Lake。 streaming-sql --jars /path/to/delta-core_2.11-0.6.1.jar --conf spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension ...
在Delta Lake中频繁执行MERGE,UPDATE,INSERT操作,可能会产生大量的小文件。大量的小文件,一方面会降低系统读取性能,同时也会提高元数据操作的开销。 Lakehouse中使用了不同的技术来减少小文件的产生: 优化Delta表写入 如下图所示,在开源版Spark中,每个executor向partition中写入数据时,都会创建一个表文件进行写入,最终会...
了解Delta Lake 不可能时间旅行 Delta Lake 使用事务日志跟踪 Delta 表中的数据版本,它可记录有关对表所做的每一项更改的详细信息。 每个事务都有从零开始的唯一版本号。 借助这些版本,可以访问特定时间点的数据状态。 创建Delta 表 SQL复制 -- Create the Delta tableCREATETABLEperson_data (idINT,nameS...
Delta Lake 标识列是一种生成的列,将为插入到表中的每条记录分配唯一值。 以下示例演示了在 create table 语句期间声明标识列的基本语法: SQL CREATETABLEtable_name ( identity_colBIGINTGENERATEDBYDEFAULTASIDENTITY, other_column ...) 若要查看用于创建包含标识列的表的所有语法选项,请参阅CREATE TABLE [USING...
2.1 Set up Apache Spark with Delta Lake 2.2 Create a table 2.3 Update the table data 2.4 Read data 2.5 Read older versions of data using Time Travel 2.6 Write a stream of data to a table 2.7 Read a stream of changes from a table ...
Delta Lake 0.7.0 支持在 Hive Metastore 中定义 Delta 表,而且这些操作支持使用 SQL 进行,包括创建表和修改表,如下: --Createtableinthe metastoreCREATE TABLE events(date DATE,eventId STRING,eventType STRING,data STRING)USING DELTAPARTITIONED BY(date)LOCATION'/delta/events'--Ifa tablewiththe same name...
Delta Lake基础介绍(商业版) 简介:介绍 Lakehouse 搜索引擎的设计思想,探讨其如何使用缓存,辅助数据结构,存储格式,动态文件剪枝,以及 vectorized execution 达到优越的处理性能。 作者:李洁杏,Databrick资深软件工程师 一、Lakehouse搜索引擎设计背景 1. 数据仓库和Lakehouse...